米国株投資や、日本株投資、データに基づいた分析からの投資判断についての記事になります。Pythonや外部データ分析サイトを用いた再現性のある戦略構築やエビデンスに基づく手法を紹介します。
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投資 保護中: レバレッジETFについて
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投資 pyfolioで米国株ETFの分析をWebアプリでできるようにしてみた!月ごとのリターンの分布やドローダウンの時期・深さなど可視化できます！
pyfolioはQuantopian Inc.によって開発された、金融ポートフォリオのパフォーマンスとリスクを分析するためのPythonライブラリになります。
高値更新からのドローダウンを出してみてたり、月ごと、年毎の成績を出したり、期間中のブレを箱ひげ図で表示できたりできます。グラフィカルにも綺麗ですし、分析している気持になります。
投資 日本株の個別株のアノマリーを調べてみよう！ビール会社の株は何月が一番上がりやすの？PythonのWebアプリStreamlitで調べてみよう！
日本株の個別株のアノマリーを調べてみよう！ビール会社の株は何月が一番上がりやすの？PythonのWebアプリStreamlitで調べてみよう！
投資 投資系YouTuberのセンチメント調査：最新サムネイルからセンチメントを調べよう！
投資系YouTuberのサムネイル画像が悲観一色になった時に相場は底を打ち、すべての人が強欲になった時に天井を打つと思われます。チャンネル登録の多い投資系YouTuberの最新のサムネイルを取得するようにしたので、誰がどんなセンチメントで動いている・集団の心理としてどういう傾向があるのか分かりやすいかと思います。
投資 2023年にアセットクラスとして注目すべきものは何なのか？
2022年はエネルギー株やバリューや、ダウの犬と言われる高配当と言われるような銘柄群が他のアセットクラスに対して相対的に良いパフォーマンスの年になりました。一方で、米国債やその前まで素晴らしいパフォーマンスで誰もが成長を疑わなかったハイテク・SaaS銘柄は見るも無残な成績となってしまいました。そのような、”一寸先は闇”のマーケット・株式市場において、2023年はどのような銘柄・セクター・アセットクラスが注目されるのでしょうか？すこし、その可能性を検討してみたいと思います。
投資 強い銘柄には乗って行け！？年初から強い銘柄はその後も年間を通じて強いのか？2018年以降、18種類のETF（米国株指数、ナスダック、日経平均、為替、高配当、ゴールド、原油、新興国、ビットコイン）の傾向を年単位でウェブアプリで確認！
2022年はロシアのウクライナへの侵攻もあり、ゴールドや原油は非常に強い動きでした。実際の侵攻の前からそういった銘柄は非常に強い動きをしており、市場の”先読み”力には驚かされるばかりです。そして、そういった銘柄群は年間を通じてある程度強かったように感じますが、毎年そういったことは起こるのでしょうか？もっと言えば、毎年、年初から1カ月や2カ月強かった銘柄を残り11カ月や10カ月持った場合のリターンはどうなるのでしょうか？
投資 年末、来年に向けた米国株指数やそれ以外の銘柄の動向チェックと、今後の展開の予想？メモ（予想はよそう。。）
株価指数は多くの人が見ていると思いますが、それ以外の資産クラスやETFなどで投資できる銘柄はどうなっているの？年末、来年はどうなるの？という部分での現状確認をしてみたいと思います。
投資 米国債のゼロクーポン債STRIPSについてのメモ
米国債は世界で最も安全な資産といわれ、実際IB証券などでもほとんど証拠金を求められず、現金と同等物とみなされています。最近の金利上昇の事実がありますが、株式投資でリスクを取らなくても4％の利回りが確定できるのであれば、資金を株式市場から債券市場に動くといったことが考えられますし、実際起こっての最近の米国株指数の下落だと思われます。市場の歪みを収益に変えるという観点からどのような立ち回りが可能でしょうか。
投資 Webスクレイピングについて、ヘッダーがピボットテーブルのようになっている場合の扱いについて【Google Colab：Python：pd.read_html】
読者の方から、問い合わせをいただいたのでフィードバックとコメントをお返ししたいと思います。ヘッダー情報がピボットテーブルの形式の場合や不必要なデータの削除、カラム名の変更方法を実例を挙げて説明します。
投資 米国株個別銘柄の時価総額上位50銘柄 トレンド判定やってみた！（2022/08/19 引け時点）
トレンド判定パッケージであるtrendetを用いての米国株価指数や米国個別株の底打ち反転からの上昇をトレンド判定を確認してみたいと思います。
投資 個別銘柄のトレンド判定 ヘッジファンドが多数持っている銘柄編（2022/08/17時点）
米国株価指数や米国個別株の底打ち反転からの上昇をトレンド判定をPythonのトレンド判定パッケージで確認してみたいと思います。トレンド判定のパッケージの問題なのか、ただの価格上昇サイドのボラティリティの上昇と見ているのか、ここ数日の値動きが気になるところです。
投資 TradingViewを使ってポートフォリオ運用(複数銘柄運用・配当込み) 日本株 2019年末に約1000万円投資していたらどうなった？【コピペで動く！】Google ColabのPythonで自分で調べてみよう！
高機能チャート表示WebサービスのTradingViewを用いての日本株のポートフォリオ運用について紹介します。TradingViewでは複数銘柄を合成した株価チャートを表示できことをご存知ですか？この機能を使うと自分のポートフォリオや気になるポートフォリオの過去推移など、簡易的に確認することができます。また、配当分のデータも表示・検討することで高（好）配当銘柄に投資したいという方にとっても役に立つ記事なると思います。
投資 個別銘柄のトレンド判定 時価総額上位20銘柄と配当の多いBDC23銘柄（2022/08/12,15時点）
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<p>米国株価指数や米国個別株の底打ち反転からのトレンド変換を感じるようになりました。</p>
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<p>ETFだけでなく、個別株のトレンド判定をPythonのトレンド判定パッケージで確認してみたいと思います。</p>
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投資 成長率が高く、潤沢な資金を持つ優良なSaaS企業を「SaaSの40％ルール」で見つけられるのか？（2022/08月版）
クラウド上でブラウザ経由で必要なサービスを提供するSaaS企業（Software as a Service）は従来のPER,PBRといった指標で評価するのは難しいといった課題がありました。そういった企業群を評価するために成長率や利益率を基準に評価し、今回の銘柄群がどのような値動きをしたのか、3カ月後、6カ月など継続的に注目して見たいと思います。
投資 過去50年間のS&P500の季節性の値動きから負けにくいポジション構築はできるのか考える・大統領選挙のアノマリー対応！【コピペで動く！】Google ColabのPythonで自分で調べてみよう！
Twitterで出てくる知見は本当か自分で調べてみるシリーズです。株式投資において、季節、月による特徴的な値動きや有利なポジションでの新規エントリーや手じまいなど可能なのでしょうか？Pythonによる分析で確認してみたいと思います。
また、また、株式投資をしない人でもPythonで日付取り扱いなど”実務”の視点からすぐに使える、コピペで使えるものとなっています！
投資 S&P500年初からだと-17％なのにFOMCの利上げの3日だけ保有していたら+7%！これって本当？！【コピペで動く！】Google ColabのPythonで自分で調べてみよう！
S&P500は年初から17％下落しているのにFOMCで利上げした３月、５月、６月のたった３日のみ保有していたら+7%というTweetを拝見しました。
Twitterで出てくる知見は本当か自分で調べてみるシリーズで...
投資 おはギャー！を華麗に対処するおすすめ画像8選！これであなたも立派な株クラ！！
マーケットの大きな変動や、予想外の動きなどで使える画像を複数集めてみました。マイナスの場合には「おはギャー！（「おはよう」と驚きの表現の「ぎゃー」を組み合わせた俗語（ネットスラング））」は相場が大きく動いた時の風物詩です。
投資 株価のトレンド判定！様々な資産クラス18種類のETF銘柄を特定の調査期間でのトレンドをウェブアプリで分析・可視化・表示します。あの銘柄は買いに転換した？！売りで仕掛けられる？！
人気の18種類のETF銘柄の株価のトレンドをPythonを用いて、判定していきます。株価を所得し、トレンド判定・分析します。プログラムを書かずに済むようにウェブアプリかしました。マウスクリックだけで、簡単にトレンドの確認ができます。あの銘柄は買いに転換した？！売りで仕掛けられる？！その反転にご利用ください。
投資 ビジネスパーソンこそGoogle ColabでPython！インサイドセールスでのセールスファネルや財務諸表分析（PL/BS：ウォーターフォールチャート）、構成比率チャートのデータ分析可視化【コピペで動く！】
今回は自動執行や繰り返し以外で、Pythonの強力な可視化ツールに焦点を当て、セールスファネル、財務諸表分析（PL/BS：ウォーターフォールチャート、構成比率チャートのデータ分析や可視化について取り上げます。
投資 米国株のティッカー(Symbol)のスクレイピングによる取得、APIによるヒストリカルデータやファンダメンタルズデータ取得について【コピペで動く！】Python,Quandl,無料枠あり
データの使用目的に応じていろいろなデータ取得方法があります。単純なリストとして取得できればいいのか、ヒストリカルデータやファンダメンタルズデータまで必要なのかも重要ですし、取得方法もPythonによるスクレイピングなのか、APIなどで取得する方法など、使用用途や方法によってさまざまだと思います。QuandlのAPIでのアクセス方法も紹介します。